Menumpuk Lapisan Linear
Dari masukan melalui lapisan tersembunyi ke keluaran
Menumpuk Lapisan Linear adalah pelajaran Deep Learning Academy gratis di CoddyKit. Ini adalah pelajaran 2 dari 4. Kamu bisa membaca pelajaran lengkapnya di bawah secara gratis — lalu praktikkan langsung di browser dengan editor kode bawaan dan tutor AI 24/7. Ini adalah bagian dari jalur belajar Deep Learning Academy, dan progresmu tersinkronisasi di web dan aplikasi CoddyKit. Kursus Deep Learning Academy mencakup 4 pelajaran total.
Bagian dari pelajaran ini belum diterjemahkan dan ditampilkan dalam bahasa Inggris.
One Layer, One Transform
A single nn.Linear layer maps inputs to outputs with a weighted sum plus a bias. It reshapes data from one size to another.
layer = nn.Linear(in_features=4, out_features=8)Input to Hidden
Your first layer takes the raw input features and projects them into a hidden space, often a larger or smaller width.
self.fc1 = nn.Linear(4, 16) # 4 inputs -> 16 hiddenHidden to Output
A later layer maps the hidden features down to your final output size, like the number of classes you want to predict.
self.fc2 = nn.Linear(16, 3) # 16 hidden -> 3 classesChaining Sizes
Each layer's out_features must equal the next layer's in_features. These matching dimensions form a clean pipeline.
Add a Nonlinearity Between
Stacking bare linear layers stays linear, so place an activation like ReLU between them to unlock real depth.
x = F.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)Width Versus Depth
More neurons per layer means more width; more layers means more depth. Both add capacity in different ways.
The Hidden Dimension Choice
Picking the hidden size is a design call. Bigger learns more patterns but costs memory and risks overfitting.
Data Flows Top to Bottom
In forward, the input passes through layer one, then the activation, then layer two. Each step transforms the tensor in turn.
def forward(self, x):
x = F.relu(self.fc1(x))
return self.fc2(x)A Two-Layer MLP
Input, hidden, output with a nonlinearity is the classic multilayer perceptron. It is the workhorse of feedforward nets.
Parameters Grow With Layers
Every linear layer adds its own weights and bias. Stacking more layers steadily grows the model's parameter count.
Start Small, Then Grow
Begin with one hidden layer and expand only if needed. A lean stack trains fast and is easy to debug. 🌱
Quick Check
Recall what must sit between two linear layers to make stacking worthwhile.
Recap
Stack nn.Linear layers so each output size feeds the next input size, with an activation between them. That builds a real MLP. 🎯
Pertanyaan yang Sering Diajukan
Apakah pelajaran “Menumpuk Lapisan Linear” gratis?
Ya — teks lengkap “Menumpuk Lapisan Linear” gratis dibaca di sini di web. Untuk praktiknya secara interaktif (editor kode bawaan dan tutor AI 24/7) dan buka sisa kursus Deep Learning Academy, upgrade ke CoddyKit PRO. Kursus Deep Learning Academy mencakup 4 pelajaran total.
Apa yang akan aku pelajari di “Menumpuk Lapisan Linear”?
Dari masukan melalui lapisan tersembunyi ke keluaran Kamu berlatih Deep Learning Academy dengan kode praktik yang langsung kamu jalankan di browser, dan tutor AI 24/7 menjawab pertanyaanmu saat kamu mengerjakan pelajaran ini.
Apakah aku perlu pengalaman untuk memulai Deep Learning Academy?
Tidak diperlukan pengalaman sebelumnya. Deep Learning Academy di CoddyKit dirancang untuk pemula hingga pelajar tingkat lanjut, jadi kamu bisa memulai di sini atau dari awal dan belajar sesuai kecepatan kamu sendiri. Ini adalah pelajaran 2 dari 4.
Berapa lama pelajaran “Menumpuk Lapisan Linear” memakan waktu?
Sebagian besar pelajaran CoddyKit memakan waktu sekitar 5–10 menit. Setiap pelajaran ringkas dan interaktif, jadi kamu membuat kemajuan stabil dan melanjutkan dari tempat kamu tinggalkan di web dan aplikasi.
Bisakah aku menulis dan menjalankan kode dalam pelajaran Deep Learning Academy ini?
Ya. Setiap pelajaran Deep Learning Academy menyertakan editor kode bawaan, jadi kamu menulis dan menjalankan kode nyata langsung di browser dan mendapatkan umpan balik AI instan — tidak diperlukan penyiapan lokal.
Semua pelajaran dalam kursus ini
- Turunkan nn.Module: __init__ dan forward
- Menumpuk Lapisan Linear
- nn.Sequential untuk Model Cepat
- Periksa Parameter dan Bentuk Lapisan